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Sin reinicio mensual · Los créditos se quedan hasta que los gastes

Más queun nombre.

Detección de género que muestra su evidencia

Envía un nombre, un nombre completo, un correo electrónico o un nombre de usuario. Recibe un género, una probabilidad y el tamaño de muestra que la respalda, también para los nombres que muchas APIs dejan sin respuesta.

Pruébalo ahora mismo

Nombres que varían según el país

Evidencia detrás de la respuesta

Jean

Masculino

Probabilidad 81 %
Basado en
2.418.610 personas
Confianza
alta
Fuente
Datos de referencia

Por país, registros de nacimiento contabilizados

  • Francia 1.910.805 personas Masculino 100 %
  • Estados Unidos 483.198 personas Femenino 95 %
  • Suiza 15.459 personas Masculino 99 %
  • Canadá 3.295 personas Masculino 88 %
Perfil completo de Jean

Robin

Femenino

Probabilidad 68 %
Basado en
433.280 personas
Confianza
alta
Fuente
Datos de referencia

Por país, registros de nacimiento contabilizados

  • Estados Unidos 338.093 personas Femenino 86 %
  • Francia 59.650 personas Masculino 100 %
  • Inglaterra y Gales 10.247 personas Masculino 82 %
  • Suiza 9.778 personas Masculino 97 %
Perfil completo de Robin

Andrea

Femenino

Probabilidad 96 %
Basado en
645.331 personas
Confianza
alta
Fuente
Datos de referencia

Por país, registros de nacimiento contabilizados

  • Estados Unidos 450.034 personas Femenino 99 %
  • España 113.054 personas Femenino 97 %
  • Suiza 36.125 personas Femenino 76 %
  • Francia 10.855 personas Masculino 79 %
Perfil completo de Andrea

Kim

Femenino

Probabilidad 81 %
Basado en
245.611 personas
Confianza
alta
Fuente
Datos de referencia

Por país, registros de nacimiento contabilizados

  • Estados Unidos 214.713 personas Femenino 84 %
  • Noruega 9.000 personas Masculino 93 %
  • Francia 6.610 personas Femenino 81 %
  • Canadá 4.691 personas Femenino 94 %
Perfil completo de Kim

Noa

Femenino

Probabilidad 61 %
Basado en
104.524 personas
Confianza
alta
Fuente
Datos de referencia

Por país, registros de nacimiento contabilizados

  • Francia 41.975 personas Masculino 83 %
  • España 40.682 personas Femenino 100 %
  • Estados Unidos 12.649 personas Femenino 83 %
  • Inglaterra y Gales 2.779 personas Femenino 73 %
Perfil completo de Noa

Explora los datos nombres en la base de datos 8.235.352 países cubiertos 201

Medido sobre 4.610 nombres etiquetados, incluyendo puntos débiles

Las etiquetas provienen de listas públicas de nombres que no compilamos, y la prueba ejecuta el mismo código que la API. Publicamos los sistemas de escritura que manejamos mal junto a los que manejamos bien.

En el benchmark NameGender 2026 de 4.610 nombres etiquetados de 25 países, la API respondió 94 % de los nombres y 97 % de esas respuestas fueron correctas, por lo que 91 % de todos los nombres se respondieron correctamente.

respuestas correctas
97 %
4.610 nombres etiquetados de 25 países, 94 % con respuesta
nombres en la base de datos
8,2M
países cubiertos
201

Nombres respondidos correctamente, por sistema de escritura

Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    190
    respuestas correctas
    99 %

    98 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    200
    respuestas correctas
    98 %

    98 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    3.195
    respuestas correctas
    97 %

    98 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    200
    respuestas correctas
    92 %

    100 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    222
    respuestas correctas
    91 %

    100 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    200
    respuestas correctas
    96 %

    80 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    200
    respuestas correctas
    97 %

    66 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

  • Basado en
    200
    respuestas correctas
    96 %

    51 % respondidos · Porcentaje de todos los nombres de prueba en cada sistema de escritura respondidos correctamente. Los nombres sin respuesta se cuentan como errores.

Basado en
200
respuestas correctas
100 %

100 % respondidos

Basado en
174
respuestas correctas
90 %

100 % respondidos

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160
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99 %

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200
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200
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200
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98 %

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200
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99 %

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200
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200
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80 % respondidos

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200
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66 % respondidos

Basado en
200
respuestas correctas
97 %

98 % respondidos

Basado en
200
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200
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92 %

100 % respondidos

Basado en
200
respuestas correctas
96 %

100 % respondidos

Basado en
200
respuestas correctas
98 %

95 % respondidos

Basado en
197
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100 %

100 % respondidos

Basado en
190
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99 %

98 % respondidos

Basado en
200
respuestas correctas
100 %

100 % respondidos

Basado en
200
respuestas correctas
96 %

51 % respondidos

Basado en
61
respuestas correctas
93 %

98 % respondidos

Basado en
200
respuestas correctas
92 %

100 % respondidos

Basado en
194
respuestas correctas
80 %

89 % respondidos

Todo lo que necesitas para añadir género a un dataset

Una API, cuatro tipos de entrada y herramientas de carga masiva que manejan archivos donde otros servicios fallan.

Para desarrolladores

Una API REST para nombres, correos electrónicos y nombres de usuario, la misma estructura JSON para los tres, y un endpoint masivo para hasta 100 valores por solicitud.

curl "https://namegender.com/api/v1/gender?name=Jean&country=FR" \
  -H "Authorization: Bearer $NAMEGENDER_API_KEY"

{
    "name": "Jean",
    "gender": "male",
    "probability": 100,
    "sample_size": 1910805,
    "country": "FR",
    "confidence": "high",
    "source": "db"
}

Para hojas de cálculo

Ejecuta un trabajo con hoja de cálculo: envía un archivo XLSX o CSV, indica qué columna contiene los nombres y tus filas vuelven con género, probabilidad y tamaño de muestra al lado. Sin código.

customers.xlsx
first_namecountry genderprobabilitybased_on
Jean FR male 100 1910805
Robin US female 86 338093
Andrea US female 99 450034
Kim US female 84 214713

Nombres y nombres completos

Los nombres compuestos y los que llevan títulos o iniciales se limpian antes de la búsqueda, así que puedes enviar el campo tal como está.

Direcciones de correo

ayse.yilmaz84@example.com se lee como Ayşe; los buzones genéricos como info@ vuelven como unknown.

Nombres de usuario y alias

camelCase, snake_case y los dígitos finales se separan antes de la búsqueda.

Trabajos con hojas de cálculo

Danos un archivo XLSX o CSV y recibe las mismas filas con columnas de género añadidas. 200.000 filas requieren menos de un segundo de cómputo.

Información de país

Andrea es masculino en Italia y femenino en Alemania. Pasa un país y lo ponderamos.

Transparencia de fuente

Cada respuesta te indica de dónde viene y cuál fue el tamaño de la muestra.

Los créditos se quedan hasta que los gastes

Compra 5.000 créditos por 5,00 €, o 50.000.000 por 990,00 €. Lo que no uses se queda en tu cuenta: sin reinicio mensual ni cláusula de inactividad.

Toda cuenta también recibe 100 créditos gratuitos al día.

Ver todos los paquetes
Paquete Créditos Precio Precio por 1.000 nombres
5K 5.000 créditos 5,00 € 1,000 € por 1.000
300K 300.000 créditos 63,00 € 0,210 € por 1.000
50M 50.000.000 créditos 990,00 € 0,020 € por 1.000

Preguntas frecuentes antes de elegir una API de género

¿Qué es una API de género?

Una API de género predice el género más frecuentemente asociado con un nombre, utilizando registros de nacimiento contados y otras estadísticas de nombres. NameGender devuelve el género junto con la probabilidad, la cantidad de personas en que se basa la respuesta, el país y la fuente, y devuelve desconocido cuando la evidencia es insuficiente.

¿Qué tan preciso es NameGender?

En el benchmark de 2026 de 4.610 nombres etiquetados de 25 países, NameGender respondió 94 % de los nombres y 97 % de esas respuestas fueron correctas, por lo que 91 % de todos los nombres fueron respondidos correctamente. Los nombres que faltan completamente del conjunto de datos son un caso diferente: de 2.000 nombres removidos para una prueba separada, 10 % fueron respondidos, por similitud de ortografía, y 97 % de esas respuestas fueron correctas.

¿Funciona para nombres turcos, árabes, chinos o coreanos?

Sí. Los nombres turcos utilizan el alfabeto latino, donde 96 % de nombres de prueba se respondieron correctamente. Los nombres árabes, chinos y coreanos se coinciden directamente o después de la transliteración: 96 %, 91 % y 92 % de nombres de prueba se respondieron correctamente. Los nombres hebreos y tailandeses se responden con menos frecuencia: se respondió correctamente el 64 % y el 49 % de los nombres de prueba.

¿Puede el mismo nombre tener un género diferente en diferentes países?

Sí. Jean se registra como masculino en Francia (100 %) y como femenino en Estados Unidos (95 %). Proporciona un código de país de dos letras y la respuesta utiliza los datos de ese país; sin uno, obtienes el agregado mundial.

¿Puede detectar género a partir de una dirección de correo electrónico o nombre de usuario?

Sí. El endpoint de email busca el nombre en la parte local, por lo que john.doe@example.com se resuelve como John, y el endpoint de nombre de usuario elimina primero los dígitos y separadores. Las direcciones de rol como admin@ o info@, los identificadores de marcador de posición como user123, y una inicial seguida solo de un apellido, como en j.smith@, devuelven desconocido en lugar de una suposición.

¿Cuánto duran los créditos y cuánto cuestan?

Los créditos comprados se quedan en tu saldo hasta que los gastes. Los paquetes comienzan en 5,00 € por 5.000 créditos, el más grande cuesta 0,020 € por 1.000 nombres, y cada cuenta obtiene 100 créditos gratis al día.

¿Puedo usar el resultado para tomar una decisión sobre una persona?

No. Un resultado basado en nombre es una asociación estadística, no la identidad de género de una persona. Úsalo para trabajo agregado como segmentación de audiencia o ponderación de encuestas, mantén visibles los resultados desconocidos, y no lo uses para decisiones de empleo, médicas, financieras, de seguros, legales o de elegibilidad.

Comienza con 100 créditos gratis cada día

Sin tarjeta de crédito. Todo lo que compres se queda en tu saldo hasta que lo gastes.

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